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資訊頻道近日，邊緣計算社區獲悉，哈爾濱工業大學（威海）正式啟動“多源融合邊緣計算AI芯片流片（含PLL IP核）”公開招標。
項目預算 120萬元，計劃于 2025年11月27日開標，供貨周期為三個月。
技術細節首次披露
根據項目附件，本次AI芯片流片采用 22nm Logic Ultra-low leakage 工藝，以 MPW（Multi-Project Wafer，多項目晶圓） 方式完成流片制造。
設計面積為 2個seat，總面積不超過12mm2，最終交付 100顆裸片（die）。
?? MPW方式可顯著降低小批量流片成本，加快高校與初創團隊的芯片驗證周期。
項目要求：
· MPW班車（Shuttle）至少每兩個月一次；
· 從數據提交到裸片交付周期不超過3個月；
· 接受 GDSII 格式 設計文件，并由代工廠進行 DRC 設計規則檢查 和數據完整性復查；
· 提供最新 PDK、標準單元庫 及完整工藝文件；
· 提供技術支持與物流保障，確保數據安全。
其中，PLL IP（相位鎖定環） 是關鍵指標項：
· 需具備成功流片驗證經驗；
· 輸出時鐘頻率 ≥ 400MHz；
· 抖動（Jitter）＜ 4ps RMS；
· 鎖定時間 ＜ 20μs。
這類參數通常出現在高性能SoC設計中，顯示項目已進入實際工程驗證階段。
科研與產業融合
哈爾濱工業大學（威海）長期深耕于智能計算、微電子設計與邊緣智能系統。
此次項目的設計目標包含 控制器、PHY 及仿真模型，面向神經網絡推理芯片的存儲系統集成與優化。
這不僅是高校科研成果向產業落地的重要一步，也體現了科研機構在國產芯片生態體系中的技術支撐作用。
在保障機制上，項目要求：
· 供應商提供 工藝技術支持 與 1年質保期；
· 付款分三階段：
合同簽訂后支付70%；
芯片數據驗收合格后支付10%；
最終驗收完成后支付剩余20%。
這種分期模式反映出科研型項目在風險控制與交付驗證間的務實考量。
對國產邊緣AI芯片生態的意義
邊緣計算競爭正從“算力堆疊”轉向“系統協同”。
多源融合AI芯片的目標，是在端側實現智能決策，減少對云端依賴、提升實時性與數據安全。
此次項目采用22nm工藝與MPW模式，說明國內科研單位已具備從設計—驗證—流片的完整閉環能力。
業內專家指出，PLL等關鍵IP核的自主可控性，是AI芯片國產化的關鍵基礎。
隨著國產EDA工具、IP復用體系的完善，高校正成為推動邊緣AI芯片創新的重要力量。
展望
邊緣智能的下半場，拼的不是單點算力，而是算法與硬件的協同。
科研機構的工程化項目，將牽引設計公司、代工廠、系統集成商形成協同創新網絡。
未來，多源融合、低延時、高安全的AI芯片，將在智能制造、交通、能源與國防等領域，提供更自主可控的算力支撐。
加入產業對話
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參考材料：
中國政府采購網：《哈爾濱工業大學（威海）多源融合邊緣計算AI芯片流片（含PLL IP核）公開招標公告》
來源：邊緣計算社區
北京市公安局海淀分局備案號：11010802023656號